항공우주기술 (Aerospace Engineering and Technology)

한국항공우주연구원 (Korea Aerospace Research Institute)
권호 표지

다중시기 SAR 영상자료 긴밀도 분석을 통한 토지피복 분류

Landcover classification by coherence analysis from multi-temporal SAR images

  • 투고 : 2008.12.23
  • 심사 : 2009.07.01
  • 발행 : 2009.07.01
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초록

본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.

This study has regard to classification by using multi-temporal SAR data. Multi-temporal JERS-1 SAR images are used for extract the land cover information and possibility. So far, land cover information extracted by high resolution aerial photo, satellite images, and field survey. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then extracted land cover information factors, so on. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass.

키워드

참고문헌

  1. Atlantis Scientific Inc., 2004, EVInSAR User's Guide, Version 3.1, Nepean, Ontario, Canada, 315p.
  2. Grey,W.M.F., A.J. Luckmana, and D. Holland, 2004, Mapping urban change in the UK using satellite radar interferometry, Remote Sensing of Environment, 87, pp. 16-22.
  3. Ichoku, C., Karnieli, A., et al, 1998, Exploring the utility potential of SAR interferometric coherence images, INT. J. Remote Sensing, Vol. 19, No. 6, pp.1147-1160. https://doi.org/10.1080/014311698215658
  4. Luckman, A., Baker, J. and Wegmuiiller, Urs, 2000, Repeat-Pass Interferometric Coherence Measurements of Disturbed Tropical Forest from JERS and ERS Satellites, Remote Sensing of Environment, 73, pp. 350-360. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00110-3
  5. Rquste, Y., 2005, Multi-temporal JERS SAR data in boreal forest biomass mapping, Remote Sensing of Environment, 97, pp.263-275. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.05.002
  6. Touzi. R., A. Lopes, J. Bruniquel and P.W.Vachon, 1999. Coherence Estimation for SAR Imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(1): 135-149. https://doi.org/10.1109/36.739146
  7. Zhu, C., M. soojeong, 2006, A Statistical Analysis of JERS L-band SAR ackscatter and Coherence Data for Forest Type Discrimination, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 22, No.1, pp. 25-40.